期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
超复数域小波变换的显著性检测
被引量：
7
1
作者
余映
吴青龙
+2 位作者
邵凯旋
康迂星
杨鉴
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第9期2231-2238,共8页
针对现有频域显著性检测方法得到的显著区域不完整的问题,该文提出一种多尺度分析的频率域显著性检测方法。首先由输入图像特征通道信息构建4元超复数,然后通过小波变换对4元超复数域中幅度谱进行多尺度分解,计算生成多尺度下的视觉显著...
针对现有频域显著性检测方法得到的显著区域不完整的问题,该文提出一种多尺度分析的频率域显著性检测方法。首先由输入图像特征通道信息构建4元超复数,然后通过小波变换对4元超复数域中幅度谱进行多尺度分解,计算生成多尺度下的视觉显著图,最后由评价函数选出效果较好显著图合成最终视觉显著图。实验结果表明,该文方法能够有效地抑制背景干扰,快速、精确地找到完整的显著目标,具有较高的检测精确度。
展开更多
关键词
图像处理
显著性检测
显著图
视觉注意
超复数傅里叶变换
小波变换
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法
2
作者
李策
朱子重
+2 位作者
许大有
高伟哲
靳山岗
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2021年第5期76-84,共9页
针对已有注视点预测模型存在特征细节缺失、尺度单一和背景信息干扰严重导致的注视点预测精度偏低等问题,提出了一种基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法.首先,针对细节特征丢失问题,使用超复数小波变换在频域中提取...
针对已有注视点预测模型存在特征细节缺失、尺度单一和背景信息干扰严重导致的注视点预测精度偏低等问题,提出了一种基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法.首先,针对细节特征丢失问题,使用超复数小波变换在频域中提取图像的细节特征,与卷积网络提取的空域特征进行融合.然后,通过空洞空间金字塔池化模块,融合不同感受得到的特征图,有效解决了特征尺度单一的问题.最后,引入了残差卷积注意力模块,结合空间和通道的注意力机制,能够有效抑制背景信息的干扰,提高注视点预测精度.在SALICON数据集上,CC、sAUC和SIM评价指标下,该算法的性能达到0.8847、0.7693和0.7780;在CAT2000数据集上,该算法在相应指标下的性能为0.7355、0.8701和0.6645.主客观对比实验结果表明,该算法具有较好的注视点预测能力.
展开更多
关键词
注视点预测
超复数小波变换
空域特征
卷积网络
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
超复数域小波变换的显著性检测
被引量：
7
1
作者
余映
吴青龙
邵凯旋
康迂星
杨鉴
机构
云南大学信息学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第9期2231-2238,共8页
基金
国家自然科学基金(61263048)
云南省应用基础研究计划项目(2018FB102)
云南大学“中青年骨干教师培养计划”(XT412003)~~
文摘
针对现有频域显著性检测方法得到的显著区域不完整的问题,该文提出一种多尺度分析的频率域显著性检测方法。首先由输入图像特征通道信息构建4元超复数,然后通过小波变换对4元超复数域中幅度谱进行多尺度分解,计算生成多尺度下的视觉显著图,最后由评价函数选出效果较好显著图合成最终视觉显著图。实验结果表明,该文方法能够有效地抑制背景干扰,快速、精确地找到完整的显著目标,具有较高的检测精确度。
关键词
图像处理
显著性检测
显著图
视觉注意
超复数傅里叶变换
小波变换
Keywords
Image processing
Saliency detection
Saliency map
Visual attention
hypercomplex
Fourier
transform
wavelet
transform
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法
2
作者
李策
朱子重
许大有
高伟哲
靳山岗
机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2021年第5期76-84,共9页
基金
国家自然科学基金(61866022)
甘肃省基础研究创新群体项目(1506RJIA031)
国防基础科研项目(JCKY2018427C002)。
文摘
针对已有注视点预测模型存在特征细节缺失、尺度单一和背景信息干扰严重导致的注视点预测精度偏低等问题,提出了一种基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法.首先,针对细节特征丢失问题,使用超复数小波变换在频域中提取图像的细节特征,与卷积网络提取的空域特征进行融合.然后,通过空洞空间金字塔池化模块,融合不同感受得到的特征图,有效解决了特征尺度单一的问题.最后,引入了残差卷积注意力模块,结合空间和通道的注意力机制,能够有效抑制背景信息的干扰,提高注视点预测精度.在SALICON数据集上,CC、sAUC和SIM评价指标下,该算法的性能达到0.8847、0.7693和0.7780;在CAT2000数据集上,该算法在相应指标下的性能为0.7355、0.8701和0.6645.主客观对比实验结果表明,该算法具有较好的注视点预测能力.
关键词
注视点预测
超复数小波变换
空域特征
卷积网络
Keywords
gaze prediction
hypercomplex wavelet transform
spatial features
convolutional neural network
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
超复数域小波变换的显著性检测
余映
吴青龙
邵凯旋
康迂星
杨鉴
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法
李策
朱子重
许大有
高伟哲
靳山岗
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2021
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
